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【重磅】地平线的新动作,迈向“嵌入式AI”之路的又一步

【重磅】地平线的新动作,迈向“嵌入式AI”之路的又一步

Xtecher原创 丨 原创精选

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2017-01-08

欧拉拉

Xtecher特稿作者

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经过一年半发展,地平线一边朝着成为嵌入式人工智能领导者的长远目标前进,一边几乎以每月一个大动作亮相的速度,交付了一众阶段性成果。当地时间15日,世界最大的消费类电子产品展CES正式拉开帷幕,地平线与芯片巨头Intel联合研发的最新ADAS系统也正式亮相。博世、宝马和通用等众多国际国内知名Tier1OEMs受邀参观,均对这一系统的优越性能表示高度认可——作为地平线的又一里程碑动作,与余凯的深度沟通,让Xtecher对这家人工智能领军型创业公司的愿景有了进一步了解。


作者|欧拉拉、甲小姐

编辑|甲小姐

网址|www.xtecher.com

微信公众号ID|Xtecher


人工智能终将带领我们抵达的未来,最理想的形态自然是一个去中心化的、万物智能的世界,只有那时,人类作为自由独立的个体才能真正被解放。

 

互联网曾以极高的效率和极低的成本在不到二十年间成功打破了时空的藩篱,改写了整个世界,这告诉我们了一个亘古不变的道理:

 

使得一样事物席卷全球的唯一方式,是它足够便宜、足够可靠、足够低能耗。

 

正因如此,地平线对外宣称他们将定位于“嵌入式人工智能”——希望通过研发低功耗的处理器和算法软件,提供嵌入式人工智能解决方案,好让智能汽车、智能家居这类终端设备在“不联网”的情况下也具有深度学习和推理决策能力。

 

比起生产人工智能单品而言,余凯显然对成为行业的“赋能者”更感兴趣。

 

这个兴趣,从地平线的每一次亮相都可见一斑。


亮相

 

 

在本届CES上,中国人工智能创业公司地平线与芯片巨头Intel第一天就带来了大动作,他们联合研发的最新ADAS系统正式亮相。


这套ADAS主要基于单目摄像头和FPGA研发——地平线将深度神经网络处理器架构、指令集、编译器、深度神经网络算法,以及整套嵌入式人工智能解决方案,实现在Intel的FPGA硬件平台上。

 

会展现场,地平线通过对行车环境的模拟,向重要合作伙伴展现了基于地平线最新深度学习处理器架构IP和软件解决方案的ADAS系统的优越性能。

 

受限于室内展示无法提供真实道路环境,系统的摄像头会拍摄显示器播放的行驶中的路况视频,来模拟真实情况中摄像头从前挡风玻璃处观察到的路况。实时运算处理的结果由另一个显示器输出,观众可在画面中看到目标检测识别后的结果,来演示算法的识别率和硬件性能。


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ADAS系统城市环境下应用


从视频中可以看到,这款ADAS系统可实现在高速公路和市区道路场景下,同时对行人、车辆、车道线及可行驶区域的实时检测和识别。这也是地平线首次公开其对道路可行驶区域的检测和识别效果——可以达到对交通环境中包含行人、车辆、隔离带等在内的一切可能影响行车安全的障碍物进行检测和识别,筛选出可行使的无障碍安全区域。

 

朝着“嵌入式人工智能领导者”的目标进发,地平线始终致力于提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。此次推出的方案,可以有效降低对硬件平台计算资源的需求,实现了高性能、低功耗的特点。

 

会上,博世、宝马和通用等众多国际国内知名Tier1及OEMs受邀参观,均对这一系统的优越性能表示高度认可。

 

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从左至右地平线创始人&CEO余凯博士、英特尔全球副总裁&PSG(Altera)总经理Dan McNamaraPSG副总裁&商务部总经理Erhaan Shaikh


地平线创始人&CEO余凯博士与Intel全球副总裁&PSG(原Altera)总经理 Dan McNamara、PSG副总裁&商务部总经理Erhaan Shaikh就未来在自动驾驶领域内的合作进行了深入讨论。

 

Dan Mcnamara表示,地平线研发的面向自动驾驶的嵌入式人工智能解决方案所表现出的优越性能,令人印象非常深刻,Intel非常期待与地平线的进一步合作。


为什么选择彼此

  


2017年是CES创办的50周年,智能驾驶无疑是今年最博人眼球的领域。但有人也许会疑问:为什么地平线会和Intel一起来做ADAS呢?

 

由于本次展位只对受邀的国内国际知名OEMs和Tier1s开放,在余凯尚未启程前往美国时,曾邀请老朋友Xtecher前往位于中关村海龙电子城的地平线新办公室,讲述和Intel的缘起、发展以及最新动向。


“我们跟Intel的合作其实有点像干柴烈火。”

 

对于地平线而言,做芯片这件事比余凯原本想得要复杂很多。算法要出来,需要计算资源和架构、硬件设计验证、后端流片等众多环节,往往整个软硬件研发需要3年以上周期。因此,地平线选择Intel合作开发低功耗处理器,就可以更聚焦在软硬结合的算法和IP设计部分;

 

对于Intel而言,想要迅速转身进军智能驾驶领域,Intel在提供方案给客户时会缺少一个重要环节——这一环就是强大的算法能力、软件能力,以及软硬一体整合方案的能力。而地平线的基因正好擅长解决此领域的问题。

 

“我们之间有很天然的互助的关系,所以我认为这就像是一场干柴烈火。”

 

余凯亦向Xtecher阐述了地平线的商业模式:

 

“我们不造车;不仅做软件,因为只做软件很难端到端地控制整个解决方案的性能、成本和功耗;我们也不是一个芯片公司,因为芯片公司通常就是卖芯片,然后让第三方或者客户来做软件,但是在自动驾驶整个软件正在被重构,在大家对这个事情没有基本清晰的理解,软件没有形成标准的时候,如果你只做芯片,是一件很危险的事。所以,我们会在to B业务上走软硬结合、深度整合的道路。我们定义自己是解决方案,所以我们会寻求跟芯片厂商合作,如果它们有好的低功耗处理器,我们会在他们的平台上做解决方案。世界的需求是多样化的,我们会不断地带入其它的合作伙伴,包括更广大的芯片厂家,然后一起推进嵌入式的人工智能解决方案。”

 

因此,概括来讲,地平线如今的商业模式就是三条路:

 

“第一点我们是做解决方案,我们不是卖芯片的;第二点我们是非常开放的,跟硬件厂商结成伙伴关系;第三点,我们会自己从底层设计处理器的架构IP,license到这些硬件厂商,去提升大家整体的能力。”


AI仍在基础能力阶段

 


若将目光退回至整个人工智能行业,不难发现,人工智能领域在2016年迅速成为行业热点和创业方向之后,并没有形成有效的商业模式,离行业爆发期还有一段距离,换句话说,人工智能领域里,人们还在做枪做炮,还没到把子弹打到对岸的时候。此刻推动着每位人工智能从业者摸黑赶路的,是他们关于人工智能对岸的各自想象。

 

“当前人工智能还在早期摸索阶段,在重大的垂直应用场景在被充分发掘之前,更多的是要做基础能力的建设。”在人工智能领域深耕十多年的余凯这样看待整个行业发展进程。

 

余凯形象地向Xtecher打了一个比方:当年有那么多人跑到加州去淘金,可有多少人见到金子了?淘到金的概率是很低的,而“卖牛仔裤和卖铁锹的是最早赚钱的。”

 

余凯相信,在人工智能垂直应用的重大场景被充分发掘之前,提供基础解决方案的公司是最早可能创造出百亿级美美元价值的公司。

 

以此次在CES抢尽风头的NVIDIA为例,这家以显卡生产知名的芯片厂商,在发现GPU在游戏和图形渲染领域之外还能在人工智能方面产生巨大作用之后,迅速进入行业上游。去年8月开始,NVIDIA股价一路飙升,直接从20美元左右翻到了四倍还多的90美元。

 

和NVIDIA不同的是,地平线希望通过研发低功耗的处理器和算法软件,提供“处理器+算法”的嵌入式人工智能解决方案,好让智能汽车、智能家居这类终端设备在“不联网”的情况下也具有深度学习和推理决策能力——这便是“嵌入式人工智能”最通俗易懂的说法。


嵌入式人工智能对于自动驾驶的必要性
 


成立两年多以来,地平线的“嵌入式人工智能”理念还处于教育市场的阶段。余凯告诉Xtecher,嵌入式人工智能的应用场景其实非常广泛,但他认为现阶段最重要的应用场景在于自动驾驶。

 

放眼整个市场,以百度和Google为首的公司大都依靠高精度地图和云端大数据来处理行驶中所遇到的各种问题。使用这种解决方案的好处在于,依靠互联网公司本身所积累的如地图、搜索等资源,把道路上的路标、边界、车道线、出口,这些地方定位在10厘米的精度,这种解决方案相当短平快,可它带来的问题实际上是绕开了一些基本的挑战,“这些基本的挑战如果我们仔细去思考的话,未来它实际上是绕不过去的。”

 

而自动驾驶和很多其他人工智能垂直领域的最大不同点在于——性命攸关,它对精度和速度的要求是无穷无尽的。按照这个要求来看,光是云的处理远远不够,这时,如何做一个优秀的端的必要性就显现出来了。

 

对此,余凯向Xtecher举了两个简单的例子:

 

第一是网络限制问题。即使今天的通讯已经非常发达,但包括美国在内很多路段都是没有网络覆盖的。“如果你从旧金山开车到洛杉矶,大多数地方都是没有信号的,你怎么保证能够安全地自动驾驶呢?”

 

第二是实时性问题。如果使用云端处理,在行驶过程中一旦发生任何意外情况,把信号传到云端再回来做反应很可能就晚了,所以嵌入式的本地计算的必要性就体现出来了,自动驾驶系统必须学会在没有联网的情况下自动决策。


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余凯告诉Xtecher,关于云和端,他经常用引述一个概念来跟团队讲述关于人工智能未来的发展——两个闭环,一个大循环,一个小循环:“大循环”是指数据传到云端,在云端更新,在本地去实施,这也是目前大部分互联网公司所选择的方向;“小循环”是指完全靠本地计算,实时地去感知到决策控制。为了全面实现最好的智能,大小循环缺一不可。

 

余凯之前在百度时期做的属于“大循环”:在数据中心做大数据、大模型、大计算;现在是和过去反其道而行之,“离开这种计算数据中心,到无数的终端上。我们希望设备们完全能依靠本地计算,它能够做感知、做交互、做实时决策,这就要求低功耗,而且要高效的、精准的模型,而不是大模型。”

 

那么,既然嵌入式的人工智能如此重要,为什么鲜有人涉足呢?


选择源于优势
 


回顾地平线的成长史,一路走来都被各种投资机构青睐争抢,可即便如此,唱衰或表示“看不懂”的声音一直没有停息过。很多人心声疑问:既然余凯说这个行业如此重要,那为什么没有大公司来做呢?

 

很多人在第一次听说“嵌入式人工智能”时的第一反应都是:别扯了或者别吹了。面对这样的情形,余凯笑着对Xtecher说,“如果所有人都认为这是未来趋势的话,我打死也不会做。”

 

由于嵌入式人工智能不仅涉及软件上的算法设计,也涉及硬件上的芯片设计,以及一系列集成问题,是一个门槛和复杂度极高的领域。对于已经积累了资源和数据的巨头来说,如果布局做这类开发,就是自己给自己硬骨头啃。

 

“大公司站在产业中心,我们一定要站在一个相对边缘、他们鞭长莫及的地方。”

 

余凯继续自问自答:“地平线的核心竞争优势是什么呢?是低功耗。大公司的势能怎么延展到这个地方?完全延展不过来。”

 

余凯认为,每一个创业者从创业第一天开始就要去思考自己业务的独特性,如果这件事情本身不思考清楚的话,就不该来创业。

 

“我们的战场首先应该是避免竞争。如果你的战场也是他们在玩的地方,再去跟他们竞争,这个成功的概率太低了。应该去思考如何避免正面竞争,然后在一个点上面通过数十年的积累去使得优势非常非常的厚重,让其他公司没法一朝一夕就能够碾压你。”

 

余凯一直在强调一个词:“势能”。他告诉Xtecher,现阶段地平线就正处于一个积累势能的状态,沉静地等待打开阀门发力的时机。

那么,既然嵌入式的人工智能如此重要,为什么鲜有人涉足呢?


蓄燎原之势
  


除了智能驾驶以外,地平线另一个战略布局领域定位在智能家居。汽车、家庭率先成为地平线嵌入式人工智能两个落地场景。

 

2016年地平线和美的联合推出的智能空调,在推向市场后销量和反响远超余凯的预期。他告诉Xtecher,地平线计划明年还会不断推进不同品类智能家具终端的智能化。

 

地平线的智能家居叫作Smart Life,对于地平线来说,它不仅是一个战略布局的方向,也是让嵌入式人工智能更快落地的场景。

 

“我们不能在真空中做技术研发,这也是我们为什么强调一定要先去探索商业场景,然后去带动、拉动、修正我们的技术研发。”余凯对于自己深思熟虑后的商业模式非常有信心。

 

处于积累势能道路中的地平线,虽然还暂时无法跟互联网巨头正面交战,但却在一路小跑实现包抄、快进。

 

“毛泽东当年之所以选择上井冈山,是为了避开中心城市和敌人重兵把守的地方,到一个很边缘的地方去寻找星星之火,蓄势等待可以燎原的机会——地平线也是这样去思考的。”

 

余凯告诉Xtecher,地平线的工程师们平均年龄是32岁,相比大部分互联网公司的工程师大多是25岁、26岁,地平线更像是个“老年人团队”,“我们不光仅仅是鼓吹者,大家都是整个业界最早做人工智能的实践者。”

 

无论呼啸的时代潮起潮落,无论热钱翻涌还是冷却,余凯埋头在人工智能领域二十年,他始终坚定相信自己的判断——在人工智能垂直应用的重大场景被充分发掘之前,提供基础解决方案的公司一定是最先成为百亿级美元价值的企业;而地平线并不仅仅满足于做一个挣钱的公司,他们希望还能够变成一个翘动世界的力量。他们真正的愿景是,通过使用地平线的嵌入式人工智能,能够使得大批量to C的企业在做自己产品的智能化时,遇到的技术壁垒会降得很低,从而推动整个行业的发展。



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